支持向量机对采空区稳定时间的预计

›› 2005, Vol. 26 ›› Issue (S2): 231-233.

支持向量机对采空区稳定时间的预计

李爱兵，尹彦波

长沙矿山研究院，长沙 410012

收稿日期:2005-04-29 发布日期:2005-12-16
作者简介:李爱兵，1964年生，男，硕士，高级工程师，主要从事矿山岩石力学方面的研究工作

Estimation of worked-out area stable time by support vector machines

LI Ai-bing, YIN Yan-bo

Changsha Institute of Mining Research, Changsha 410012, China

Received:2005-04-29 Published:2005-12-16

摘要/Abstract

摘要： 支持向量机是基于结构风险最小化原理的机器学习技术，在广泛收集金属矿山采空区失稳塌陷时间资料的基础上，建立了基于支持向量机的采空区稳定时间的预计模型。通过对采空区稳定时间测试样本的预测研究表明，用支持向量机来预计采空区的稳定时间是可行的。

关键词: 采空区, 支持向量机, 失稳时间, 回归

Abstract: Support vector machine (SVM) is a machine learning technique based on the structural risk minimization principle.Based on collected data of worked-out area stable time from many metallic mines, the model method of SVM is set up for evaluating worked-out area stable time. Through the test to the testing samples, the results show that the SVM for predicting worked-out area stable time is effective.

Key words: worked-out area, support vector machines, stable time, regression

中图分类号:

TU 457

李爱兵，尹彦波. 支持向量机对采空区稳定时间的预计[J]. , 2005, 26(S2): 231-233.

LI Ai-bing, YIN Yan-bo. Estimation of worked-out area stable time by support vector machines[J]. , 2005, 26(S2): 231-233.

参考文献

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